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Enregistrement W2991887382 · doi:10.1080/13813455.2019.1694039

PNPLA3 and IL 28B signature for predicting susceptibility to chronic hepatitis C infection and fibrosis progression

2019· article· en· W2991887382 sur OpenAlexaff
Samar Samir Youssef, Eman Abd El Razek Abbas, R.A. Youness, Moustafa Nouh Elemeery, Amal Nasr, Sameh Seif

Notice bibliographique

RevueArchives of Physiology and Biochemistry · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatitis C virus research
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesScience and Technology Development Fund
Mots-clésFibrosisGenotypeHaplotypeHepatitis C virusGenetic predispositionImmunologyInterleukin 28BSingle-nucleotide polymorphismInternal medicineBiologyMedicineGeneticsGeneVirusDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Association studies identified genetic polymorphisms as predictive risk factors of rapid fibrosis progression in chronic hepatitis C (CHC). This study aims to assess the impact of IL28B rs8099917 polymorphism on CHC genotype 4 (G4) susceptibility and liver fibrosis progression individually; and in combination with PNPLA3 rs738409. PATIENTS AND METHODS: IL28B rs8099917 and PNPLA3 rs738409 were genotyped in 150 Egyptian CHC patients and 175 healthy controls using real-time PCR. RESULTS: = .013). The haplotype CC -GG (PNPLA3-IL28B) is considered a high-risk signature for susceptibility to CHC infection. Similarly, GG-GG (PNPLA3-IL28B) is considered a high-risk signature for higher degree of fibrosis. CONCLUSION: IL28B rs8099917 and PNPLA3 rs738409 introduce genetic signature to identify patients at higher risk for CHC susceptibility and fibrosis progression in CHC G4.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,128
Score d'incertitude au seuil0,329

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,284 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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